人工智慧正在革新人類交流與資訊處理的方式，但商業化的 AI 模型常會收集並利用我們的查詢與數據來作為訓練資料。這樣的情形令許多人開始探索本地自託管 AI 的可能性，因為這不僅保障了數據的隱私，也避免了持續的訂閱費用和雲端依賴。DeepSeek 的開源模型（尤其是 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1）恰好提供了這種可能，讓使用者能在個人電腦上自主控制 AI 的運行，並能根據需求進行調整。
深入探究 DeepSeek R1 模型
DeepSeek R1 模型擁有出色的編碼表現，對硬體的要求相對較低，是本地自定義聊天機器人的絕佳選擇。該模型基於強大的 Transformer 架構，能生成類人類的文本，而定制化後的版本則可專注在某特定領域，無論是客服支持、教育輔助工具或是科研研究，均能滿足需求。DeepSeek 的模型還提供了多樣化的版本選擇，具備不同的參數規模（從 1.5B 到 70B），在保持強大推理能力的同時，顯著減少了硬體需求。
如何選擇適合的自定義設置
選擇合適的自定義設置取決於多種因素：
- 處理的資訊是否敏感，不宜在第三方伺服器運行？
- 你是否具備強大的硬體支持？
- 是否需要在無網路的情況下使用助手？
- 是否希望避免支付訂閱費？
- 團隊成員是否需要共享訪問權限？
考量這些問題後，本文將探索三種有效的設定配置，幫助你在本地運行 DeepSeek R1，並確保數據私密性。
No-code 方法：使用 CodeGPT 快速發布 DeepSeek R1
CodeGPT 提供了一種無需編碼的，即開即用的解決方案，特別適合希望快速設置並享有共享訪問權限的團隊。CodeGPT 並非僅限於雲端，因此使用者可以在本地的 LLM（諸如 DeepSeek R1）上完成提示、代碼補全以及單元測試等功能。而該平台還支持廣泛的團隊任務管理，以及眾多主流編譯開發環境（如 VS Code）。
計算需求：
- RAM：1GB 以上（較大模型需要更多）
- 硬碟空間：20MB 以上（本地模型需要額外空間）
- CPU：Intel Core i5 以上
- 作業系統：macOS（除 Sonoma 外），Windows 11 或更新版本，Linux（2024年開始支持）
- IDE：VS Code 1.96.0 以上
- 需要網路訪問以使用 CodeGPT
執行步驟：
- 在 CodeGPT 網站上註冊帳號，並創建新的 AI 代理，選擇 DeepSeek R1 作為模型。
- 上傳文件或 GitHub 儲存庫作為代理的數據源。
- 在“說明”標籤下設置系統提示，限制響應內容。
- 測試準確性後發布代理，並通過公眾鏈接或在組織內分享。
- 定期檢查代理的表現，利用分析數據進行調整。
基於代碼的方法：在 LM Studio 和 Ollama 上運行 DeepSeek R1
方法一：在 LM Studio 上運行 DeepSeek R1
LM Studio 提供了完整的數據主權和離線運行選擇，適合具備一定技術專業能力的用户。該平台簡化了模型發掘、下載和本地運行的過程，並提供兼容的 API 以實現無縫整合。
計算需求：
- 最小16GB RAM（更多會更好）
- 硬碟空間 20GB 以上
- CPU：支持 AVX2 指令集
- macOS：M1/M2/M3，Windows：x86 或 ARM，Linux：x86
- 建議使用 GPU 提升性能（例如NVIDIA RTX 3070）
執行步驟：
- 從官網下載 LM Studio 並安裝。
- 開啟 LM Studio 並熟悉界面。
- 在“發現”標籤頁搜尋并下載 DeepSeek R1 的精簡模型。
- 選擇與硬體相匹配的量化版，點擊下載。
- 開啟 “聊天” 標籤，選擇並加載模型，開始互動。
方法二：在 Ollama 上運行 DeepSeek R1
Ollama 提供了一种流行的本地 LLM 運行方案，適合熟悉命令行操作的使用者，它支持多種 AI 模型，包括 DeepSeek R1，具有跨平台能力和較少的設置需求。
計算需求：
- RAM：最低 8GB
- 硬碟空間：500GB+
- CPU：Intel Core i5 或更高
- 操作系統：macOS、Linux 和 Windows
執行步驟：
- 安裝 Ollama。
- 使用命令下載 DeepSeek R1 模型。
- 啟動 Ollama 服務。
- 通過終端與模型交互。
- 使用 API 發送查詢。
本地發布 DeepSeek R1 模型，確保了使用者的數據私密性，同時提供了靈活的設置選擇。希望經由本文的介紹，能夠幫助你在本地探索 AI 的潛力，並激發更多的創新應用。